阿里云百炼 MCP 实战：做一个旅游规划助手
旅游规划是一个很典型的智能体场景，因为它天然需要多种外部能力协作：地图、火车票、航班、网页生成都可能要接进来，而 MCP 正适合做这种能力编排。
阿里云百炼 MCP 快速体验：从自定义服务到第一个智能体
如果想低门槛体验 MCP，阿里云百炼是一个很适合上手的平台，因为它把托管、部署和应用接入都做成了平台能力，不需要你先自己运维一整套服务。
MCP 入门：它是什么，和 Function Calling 有什么区别
MCP 之所以最近成为智能体领域的关键词，不是因为它替代了所有工具调用方式，而是因为它试图把“模型如何接工具、接数据、接外部能力”这件事，变成一套更统一的协议。
Dify RAG 实战：知识库应用与智能客服落地
RAG 之所以成为企业里最常见的 AI 落地路线，不是因为它最“酷”，而是因为它最接近真实业务需求：用企业自己的知识，让模型回答得更准确、更可控。
Dify 进阶实战：配置模型、插件与应用编排
本地把 Dify 跑起来之后，真正开始有“平台味道”的，是模型接入、插件安装，以及 Chatflow、Workflow 这类应用形态的创建。
Dify 入门与本地部署：认识平台并在 Linux 上跑起来
如果你更偏向开源、自托管和企业内部可控，那么 Dify 是智能体平台里非常值得掌握的一条路线。它不像纯 SaaS 平台那样省事，但换来的是更高的自主性。
Coze 智能体实战：把儿童绘本工作流封装成可用 Agent
工作流能跑起来，还不等于用户真的能顺手使用；真正的产品化落地，是把工作流进一步封装成一个具有人设、欢迎语、交互入口和回复逻辑的智能体。
Coze 工作流实战：搭建一个儿童绘本生成工作流
一个好用的智能体，不只是“会聊天”，而是能把多个模型能力和工具节点串起来，输出一个真正可用的结果。儿童绘本工作流就是一个很典型的例子。
Coze 进阶实战：对话流、知识库与数据库怎么用
Coze 真正和普通“提示词调优工具”拉开差距的地方，在于它不只有工作流，还提供了对话流、知识库和数据库三种更接近业务落地的能力。
Coze 快速上手：工作空间、工作流与基础体验
如果你想最快体验“智能体平台到底怎么搭”，Coze 是一个很适合入门的选择，因为它把智能体、工作流、插件、知识库和发布渠道都整合在了一个界面里。
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